摘要
本发明公开一种医疗移位机的自动对位方法及系统,通过激光传感器、单目相机、深度相机采集患者的信息;将患者的病历数据输入到深度神经网络中,使用深度神经网络对激光传感器、单目相机采、深度相机采集的信息以及病历数据进行融合处理;使用卷积神经网络和循环神经网络对位置信息、关节角度信息、骨骼模型和不便移动部位进行训练,输出预测人体姿态;根据预测人体姿态,动态调整移位机的位置。通过对位置信息、关节角度信息、骨骼模型和不便移动部位进行训练,可以更准确地预测人体姿态,大大提升了系统的识别能力和准确性,根据预测的人体姿态动态调整移位机的位置,可以确保患者在转移过程中的舒适性和安全性。
技术关键词
对位方法
深度神经网络
骨骼模型
单目相机
激光传感器
深度相机
人体
关节
病历
长短期记忆网络
患者
自动对位系统
数据采集模块
二维图像信息
三维空间信息
分支
分析身体
体重
压力
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相位生成载波解调
干涉仪
神经网络模型
光纤干涉信号
仿真信号
钻孔参数
切削力
实时数据
ARIMA模型
自动标记
自动化装配线
储能柜
智能化系统
识别模块
数据采集模块
自动规划系统
轮廓线方程
轮廓线数据
多边形
中心线
医疗影像数据
发展趋势预测方法
双曲正切函数
深度神经网络
多层感知器